1**、MapReduce编程模型概述**

MapReduce应用广泛的原因之一在于它的易用性。它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型。MapReduce是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架，它适用的应用场景往往具有一个共同的特点：任务可被分解成相互独立的子问题。基于该特点，MapReduce编程模型给出了其分布式编程方法，共分5个步骤：

迭代（iteration）：遍历输入数据，并将之解析成key/value对；
*
将输入key/value对映射（map）成另外一些key/value对；
*
依据key对中间数据进行分组（grouping）;
*
以组为单位对数据进行规约（reduce）；
*
迭代。将最终产生的key/value对保存到输出文件中。

MapReduce将计算过程分解成以上5个步骤带来的最大好处是组件化和并行化。

为了实现MapReduce编程模型，Hadoop设计了一系列对外编程接口。从MapReduce自身的命名特点可以看出，MapReduce由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。用户只需要编写map()和reduce()两个方法，即可完成简单的分布式程序的设计实现。

map()方法以key/value对作为输入，产生另外一系列key/value对作为中间输出写入本地磁盘。MapReduce框架会自动将这些中间数据按照key值进行聚集，且key值相同（用户可以设定聚集策略，默认情况下是对key值进行哈希取模）的数据被统一交给reduce()方法处理。

reduce()方法以key及对应的value列表作为输入，经合并key相同的value值后，产生另外一系列key/value对作为最终输出写入HDFS。

2**、MapReduce编程入门之****”HelloWorld”**

下面以MapReduce中的“helloworld”程序——WordCount为例介绍程序设计方法。

“hello world”程序是我们学习任何一门编程语言编写的第一个程序，它简单且易于理解，能够帮助我们快速入门。同样，分布式处理框架也有自己的“hello world”程序：WordCount。它完成的功能是统计输入文件中的每个单词出现的次数。

下面是本人自己编写的HelloWorld程序——MyWordCount。

**MyWordCountMapper.java程序代码，如下图所示。**因为MyWordCount是这篇文章的第一个程序，因此在这里就做详细的解释，后续的程序就只做简单的注释了。

MyWordCountReducer.java程序代码，如下图所示。

MyWordCountMain.java主程序代码，如下图所示。

编写完MapReduce程序后，按照一定的规则制定程序的输入和输出目录，并提交到Hadoop集群中。作业在Hadoop中的执行过程如下图所示。Hadoop将输入数据切分成若干个输入分片（input split），并将每个split交给一个Map Task处理；Map Task不断地从对应的split中解析出一个个key/value对，并调用map()方法进行处理，处理完之后根据Reduce Task个数将结果分成若干个分区（partition）写到本地磁盘；同时，每个Reduce Task从每个Map Task上读取属于自己的那个partition，然后使用基于排序的方法将key相同的数据聚集在一起，调用reduce()方法进行处理，并将最终结果输出到文件中。

下图为MyWordCount程序执行的过程。

MyWordCount程序在HDFS上执行的结果，如下图所示。

细心的你也许已经注意到，上面的程序还缺少三个基本组件，它们的功能分别是：1、指定输入文件格式。将输入数据切分成若干个split，且将每个split中的数据解析成一个个map()方法要求的key/value对；2、确定map()方法产生的每个key/value对发给哪个Reduce Task方法处理；3、指定输出文件格式，即每个key/value对以何种形式保存到输出文件中。

在Hadoop MapReduce中，这三个组件分别是InputFormat、Partitioner和OutputFormat，它们均需要用户根据自己的应用需求进行配置。而对于上面的WordCount程序实例，默认情况下Hadoop采用的默认实现正好可以满足要求，因而不必再提供。综合来看，Hadoop MapReduce对外提供了5个可编程组件，分别是InputFormat、Mapper、Partitioner、Reducer以及OutputFormat。

下面再举一个比较简单的例子，对一张员工表求每个部门的工资总额，表中的数据内容如下图所示，每一行的对应的列名分别为：

1、员工号；2、员工姓名；3、职务；4、老板号；5、入职日期；6、工资；7、奖金；8、部门号。

该实例的MapReduce程序如下。

MyCountSalarySumMapper.java程序代码，如下图所示。

MyCountSalarySumReducer.java程序代码，如下图所示。

MyCountSalarySumMain.java主程序代码，如下图所示。

该实例的MapReduce程序运行结果，如下图所示。

3**、MapReduce的核心——**Shuffle(洗牌)

Shuffle的本意是洗牌，它把一组有一定规则的数据尽可能地转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle过程更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽可能地转换成一组具有一定规则的数据。

从前面的编程实践中我们已经知道，MapReduce计算模型包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出就是Reduce的输入，Reduce通过Shuffle过程来获取数据。

从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称作为Shuffle。Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包含Partition、Sort和Spill过程，在Reduce端包含copy和sort过程，整个Shuffle过程如下图所示：

A**、Map端**

当Map程序开始产生结果的时候，并不是直接写到文件，而是利用缓存做一些排序方面的预处理工作。每个Map任务都有一个循环内存缓冲区（默认为100MB），当缓存的数据大小达到80%时，后台Spill线程就会将缓存的数据写出到文件，此时Map任务可以继续输出结果，但如果缓冲区满了，则Map任务将暂停等待。

Map程序写出到文件使用round-robin方式，在写出到文件之前，先将数据按照Reduce进行分区，对于每一个分区，都会在内存中根据key进行排序，如果配置了Combiner，则排序后执行Combiner（Combiner的使用，可以减少写入文件和传输的数据，提高MapReduce程序的运行效率）。

每当Map程序输出的结果达到缓冲区的阈值时，都会创建一个文件，在Map程序运行结束时，可能会产生大量的文件。在Map完成前，会将这些文件进行合并和排序，如果文件的数量超过3个，则合并后会再次运行Combiner（1或2个就没有这个必要了）。如果配置了压缩，则最终写入的文件会先进行压缩，这样可以减少写入和传输的数据。一旦Map完成，则通知任务管理器，此时Reduce程序就可以开始复制Map的结果数据。

B**、Reduce端**

Reduce任务通过HTTP向各个Map任务拖取它所需要的数据，每个节点都会启动一个常驻的HTTP Server，其中一项服务就是响应Reduce拖取Map数据。当有MapOutput的HTTP请求过来的时候，HTTP Server就读取相应的Map输出文件中对应这个Reduce部分的数据，然后通过网络流输出给Reduce任务。

Map输出的结果数据都存放在运行Map任务的机器的本地磁盘上，如果Map输出的结果数据较小就直接读入到内存中，如果Map输出的结果数据较大，则需要存放到磁盘上。这样Reduce任务拖过来的数据有些放在内存中，有些放在磁盘上，需要先对这些数据做一个全局合并操作后，再执行Reduce方法，最终Reduce结果输出到HDFS文件系统中。

4**、MapReduce的特性**

A、排序

数据排序是执行许多任务时要完成的第一步工作，比如学生成绩评比、数据建立索引等。MapReduce程序默认已经对输出到HDFS文件的数据进行了排序，它是根据Map端的输出key值来进行排序，如果key值的数据类型为数值型，则按照数值升序排序；如果key值为字符串型，则按照字典升序排序。如果需要MapReduce程序按照我们的意愿对输出数据进行排序，则需要定义自己的比较器，下面仍使用员工表来测试该程序，代码如下。

MySalarySortMapper.java程序代码，如下图所示。

MySalarySortComparator.java比较器程序代码，如下图所示。

MySalarySortMain.java主程序代码，如下图所示。

该实例的MapReduce程序运行结果，如下图所示，第一列是按降序排序的员工工资，第二列是员工号。

B、序列化

在MapReduce程序中，数据通常需要通过网络进行传输或者持久化到本地文件，因而需要对使用到的数据类型进行序列化，在MapReduce中，其基本数据类型都实现了序列化，因而可以直接进行使用。在MapReduce程序中，对一个实体类进行序列化，只需要在类定义时实现Writable接口即可。下面举一个按照类中的多个数据进行排序的实例（对员工表中的数据，按照部门号和工资进行升序排序），由于该程序不仅使用到了数据实体类，还需要使用到比较器Comparator，因此需要继承WritableComparable接口。该实例代码如下。

注意：下面MyEmployeeEntity实体类get和set方法代码没有给出。

MyEmployeeEntity.java员工实体类程序代码，如下图所示。

MyEmployeeObjectSortMapper.java程序代码，如下图所示。

MyEmployeeObjectSortMain.java主程序代码，如下图所示。

该实例的MapReduce程序运行结果如下图所示。从图中可以看到，最后一列部门号是按照10,20,30升序排序，在部门号相同的情况下，又按照倒数第二列员工工资升序进行排序。

C、分区

在MapReduce程序中，使用分区可以将数据进行归类存储，并且能够提高数据查询的效率。默认情况下，在MapReduce中只有一个分区，使用的是HashPartitioner，根据key的hashcode%reducetask的结果来分区，一个分区对应HDFS上的一个输出文件。如果要按照我们自己的需求进行分区，则需要自定义数据分发组件继承抽象类：Partitioner。需要注意的是，分区是按照Map端输出key的值来进行计算的。下面举一个实例，对员工表按照部门号进行分区，代码如下。

MyPartitionMapper.java程序代码，如下图所示。

MyPartitionPartitioner.java分区组件类程序代码，如下图所示。

MyPartitionReducer.java程序代码，如下图所示。

MyPartitionMain.java主程序代码，如下图所示。

该实例的MapReduce程序运行结果，如下图所示。从图中可以看到，程序的结果分别存放到了三个文件中，每个文件中存放的是一类部门号的员工。

D、合并

每一个Map可能会产生大量的输出，Combiner的作用就是在Map端对输出先做一次合并操作，以减少传输到Reducer端的数据量。Combiner最基本的功能是实现本地key的归并，Combiner具有类似本地Reducer的作用。如果不用Combiner，那么所有的结果都是Reducer完成，效率会相对低下；使用Combiner，先完成的Map会在本地进行聚合，提升速度。

需要注意的是，Combiner的使用要非常谨慎，因为它在MapReduce过程中可能调用也可能不调用，可能调用一次也可能调用多次。Combiner的输出是Reducer的输入，如果Combiner是可插拔的，添加Combiner决不能改变最终的计算结果，所以Combiner只应该用于Reducer的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场合，比如累加、求最大值等。

下面举个实例，求多个文件中所有数据的累加和，代码如下。

MyCombineMapper.java程序代码，如下图所示。

MyCombineCombiner.java连接器组件类程序代码，如下图所示。

MyCombinerReducer.java程序代码，如下图所示。

MyCombinerMain.java主程序代码，如下图所示。

程序的输入路径为：/data/，该目录下包含三个文件，分别为data1.txt，data2.txt，data3.txt，，程序运行时会依次读取这三个文件中的内容，最终运行结果如下图所示：

5**、使用MapReduce实现倒排索引**

倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛地应用于全文搜索引擎。它主要是用来存储某个单词（或词组）在一个文档或一组文档中的存储位置的映射，即提供了一种根据内容来查找文档的方法。由于不是根据文档来确定文档所包含的内容，而是进行相反的操作，因而被称为倒排索引（Inverted Index）。

通常情况下，倒排索引由一个单词（或词组）以及相关的文档列表组成，文档列表中的文档或者是标识文档的ID号，或者是指文档所在位置的URL，如下图所示：

从上图可以看到，单词1出现在了{文档1，文档5，文档8，… …}中，单词2出现在了{文档2，文档6，文档12，… …}中，而单词3出现在了{文档1，文档5，文档16，… …}中。在实际应用场景中，通常还需要给每个文档添加一个权重值，用来表示每个文档与搜索内容的相关度，如下图所示。

最常见的是使用词频来作为权重值，即记录单词在文档中出现的次数。以英文单词为例，如下图所示，索引文件中的“MapReduce”一行表示：“MapReduce”这个单词在文本T0中出现过一次，在文本T1中出现过一次，在文本T2中出现过一次。当搜索条件为“MapReduce”、“is”、“Simple”时，对应的集合为：{T0，T1，T2}∩{T0，T1}∩{T0，T1}={T0，T1}，即文档T0和T1包含了所要索引的全部单词，而且只有T0是连续的。

更复杂的权重还可能要记录单词在多少个文档中出现过，或者考虑单词在文档中的位置信息（单词是否出现在标题中，反映了单词在文档中的重要性）等。下面举一个倒排索引的实例：

实现上述倒排索引实例的MapReduce程序代码如下。

MyRevertedIndexMapper.java程序代码，如下图所示。

MyRevertedIndexReducer.java程序代码，如下图所示。

MyRevertedIndexMain.java主程序代码，如下图所示。

该实例的MapReduce程序运行结果如下图所示。从图中可以看到，输出结果按照单词的字母顺序进行了排序，这是MapReduce程序默认做的，结果与上面分析给出的图是一致的。

6、使用MRUnit进行单元测试

使用MRUnit对MapReduce程序进行单元测试，需要从官网下载相应的jar包，下载地址为：http://mrunit.apache.org/。其基本原理是结合使用了JUnit和EasyMock，核心的单元测试依赖于JUnit，并且MRUnit实现了一套Mock对象来控制MapReduce框架的输入和输出，从整体上来说，语法比较简单。在使用的过程中，需要特别注意的是，将mrunit-1.1.0-hadoop2.jar添加到Build Path中，并且将mockito-all-1.8.5.jar从Build Path中去掉。

下面以MyWordCount程序为例，简单介绍下如何使用MRUnit对MapReduce程序进行单元测试。

测试MyWordCountMapper类的基本功能的单元测试方法代码，如下图所示。我们需要很清楚该类的功能逻辑，对于输入的一条数据，输出的结果是怎样的，这样才能在单元测试方法代码中对输入和输出数据进行指定。当测试成功时，Eclipse工具会在界面左侧的Junit区域以绿色进行提示。

测试MyWordCountReducer类的基本功能的单元测试方法代码，如下图所示。同样地，我们也需要知道该类的功能逻辑，输入数据和输出数据分别是怎样的，然后在测试方法代码中进行指定。由于Reducer的输入数据中，Value数据是一个集合，因此在测试方法中使用列表进行指定。

测试整个MyWordCount MapReduce程序的基本功能的单元测试方法代码，如下图所示。这个测试方法将自己编写的Mapper类和Reducer类结合起来进行单元测试，由于MapReduce程序默认对数字和字母进行升序排序，因此在指定Reducer输出数据时，需要严格按照顺序进行设定，否则程序运行会失败。

参考文献：

——《Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理》

——《潭州大数据课程课件》

——CSDN博客

转自https://mp.weixin.qq.com/s/UoMpdOPtLB-etnGoyfM-BA